基于邊緣計算的絲桿狀態實時監測系統設計，可從系統架構、各層功能設計、關鍵技術應用等方面入手，以下為詳細介紹：

系統架構設計

基于邊緣計算的絲桿狀態實時監測系統通常由感知層、邊緣層和云端三部分組成。感知層負責數據采集，邊緣層進行數據處理和分析，云端用于數據的存儲、長期分析和全局管理。

各層功能設計

1. 感知層
   • 設備組成：包括各種傳感器、攝像頭、智能儀表等設備，這些設備分布在監測區域內。
   • 采集內容：實時收集德邁傳動絲桿相關的數據，如溫度、濕度、壓力、圖像、聲音、振動頻譜、溫升趨勢、異響特征、位置偏差、反向間隙、軸向負載波動等。
2. 邊緣層
   • 設備組成：由邊緣服務器和邊緣網關組成。邊緣服務器具有一定的計算和存儲能力，邊緣網關負責數據傳輸。
   • 功能實現：
     • 對感知層采集到的數據進行實時處理和分析，例如在設備端完成80%數據預處理，減少云端負荷。
     • 將處理后的結果上傳到云端或發送給終端用戶。
3. 云端
   • 功能實現：主要用于數據的存儲、長期分析和全局管理。雖然邊緣計算在本地進行了大部分的實時處理，但云端仍然可以對歷史數據進行深入挖掘，為系統的優化和決策提供支持。

關鍵技術應用

1. 數據處理和分析算法
   • 數據濾波：通過卡爾曼濾波算法對傳感器采集到的數據進行濾波，去除噪聲和干擾，提高數據的準確性。
   • 數據壓縮：采用數據壓縮算法，如基于ZigBee協議的數據壓縮，減少數據傳輸量。
   • 異常檢測：實時監測數據是否存在異常情況，如突然的溫度升高、壓力增大等，及時發出警報。
   • 機器學習算法：采用機器學習算法，如決策樹、支持向量機等，對歷史數據進行訓練，建立預測模型，以預測未來的趨勢和可能出現的問題。例如利用深度殘差網絡（ResNet50）、LSTM時序分類模型、遷移學習故障庫實現磨損、卡滯、斷裂等故障的識別。
2. 通信協議選擇
   選擇合適的通信協議，如MQTT、CoAP等，這些協議具有低功耗、低帶寬占用等特點，適合在邊緣計算環境中使用。同時，需要對網絡進行優化，包括網絡帶寬的分配、數據傳輸的優先級設置等。例如，對于緊急的監測數據，可以設置較高的優先級，優先傳輸和處理。
3. 安全性和可靠性保障
   • 安全性：采取數據加密、訪問控制、身份認證等措施，防止數據泄露和非法訪問。
   • 可靠性：考慮硬件的冗余設計、軟件的容錯機制以及系統的備份和恢復策略。例如，如果某個邊緣計算節點出現故障，系統應該能夠自動切換到備用節點，保證監測工作的不間斷進行。

應用場景與效果

1. 工業領域：可用于設備的預測性維護，通過實時監測絲桿的運行狀態參數，如振動、溫度、電流等，結合數據分析算法，提前預測設備可能出現的故障，安排維護計劃，避免設備突然停機造成的生產損失。
2. 提升性能：通過邊緣-云協同計算，采用分層處理架構，實現邊緣端特征提取+云端深度分析，可使帶寬需求降低75%，響應速度提升3倍。